GraphFLA 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

GraphFLA 项目的目录结构如下所示：

GraphFLA/
├── data/           # 存放数据集相关文件
├── docs/           # 项目文档
├── examples/       # 示例代码和项目模板
├── scripts/        # 脚本文件，用于数据处理、模型训练等
├── src/            # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py   # 配置文件
│   ├── dataset.py  # 数据集处理
│   ├── model.py    # 模型定义
│   └── train.py    # 训练逻辑
├── tests/          # 测试代码
├── requirements.txt # 项目依赖
└── README.md       # 项目说明文件

• data/：存放项目所需的数据集文件。
• docs/：包含项目的文档资料，如本文档。
• examples/：提供了一些使用本项目框架的示例代码和项目模板。
• scripts/：包含了一些用于数据预处理、模型训练、结果分析等的脚本文件。
• src/：源代码目录，包含了项目的主要逻辑。
  • config.py：项目的配置文件。
  • dataset.py：负责数据集的加载和预处理。
  • model.py：定义了项目使用的模型结构。
  • train.py：包含了模型训练的代码。
• tests/：包含了项目的单元测试代码。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的Python库。
• README.md：项目的说明文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 src/train.py 文件进行。以下是 train.py 的基本结构：

import sys
from config import Config
from dataset import Dataset
from model import Model

def main():
    # 加载配置
    config = Config()
    
    # 加载数据集
    dataset = Dataset(config)
    
    # 构建模型
    model = Model(config)
    
    # 训练模型
    model.train(dataset)

if __name__ == "__main__":
    main()

用户可以通过运行以下命令来启动项目：

python src/train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为 src/config.py，它包含了项目运行过程中所需的各种参数，例如数据集路径、模型超参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

class Config:
    # 数据集相关配置
    DATASET_PATH = 'data/dataset_name'

    # 模型超参数
    LEARNING_RATE = 0.001
    EPOCHS = 100
    BATCH_SIZE = 32

    # 模型保存路径
    MODEL_SAVE_PATH = 'checkpoints/model'

    # 其他配置...

用户可以根据自己的需求修改这些配置，以适应不同的运行环境和实验需求。在启动项目前，确保配置文件中的参数正确无误。